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      基于GOCI數(shù)據(jù)的黃海滸苔提取

      2020-05-03 13:44:08王法景
      科技風(fēng) 2020年13期
      關(guān)鍵詞:綠潮黃海

      王法景

      摘?要:自2007年以來,黃海海域每年都會(huì)發(fā)生滸苔爆發(fā)增殖災(zāi)害,對沿海城市環(huán)境、水產(chǎn)業(yè)、旅游觀光業(yè)等造成嚴(yán)重危害。隨著科技的進(jìn)步,現(xiàn)已基本實(shí)現(xiàn)了對綠潮的光學(xué)遙感監(jiān)測。GOCI數(shù)據(jù)所具有的高時(shí)間分辨率是其它光學(xué)遙感數(shù)據(jù)所無法媲美的。基于GOCI數(shù)據(jù)對黃海綠潮進(jìn)行監(jiān)測也將發(fā)會(huì)越來越重要的作用。本文根據(jù)GOCI數(shù)據(jù)的波段設(shè)置特點(diǎn),依據(jù)現(xiàn)行主流的綠潮提取算法為綠潮立體監(jiān)測提供可能。

      關(guān)鍵詞:黃海;綠潮;GOCI

      1 緒論

      滸苔雖然無毒,且經(jīng)過加工后具備一定的價(jià)值[1-3],但過量增殖卻會(huì)阻礙航道、造成海洋水生態(tài)惡化、導(dǎo)致綠潮災(zāi)害發(fā)生等,給國家和當(dāng)?shù)夭块T造成巨大經(jīng)濟(jì)損失[4-6]。國際上已將滸苔等綠藻類爆發(fā)性增殖稱為“綠潮”,而近年來綠潮無論從暴發(fā)次數(shù)、影響范圍等都成顯著的上升趨勢。由于光學(xué)遙感較于微波遙感具有價(jià)格低廉、適合目視解譯判讀等優(yōu)勢,因此光學(xué)遙感更適合對滸苔進(jìn)行大范圍宏觀監(jiān)測,也是現(xiàn)階段綠潮監(jiān)測的主要業(yè)務(wù)手段的遙感數(shù)據(jù)來源。本文基于全球首顆地球同步軌道水色衛(wèi)星GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)數(shù)據(jù),依據(jù)GOCI數(shù)據(jù)的波段特點(diǎn)綜述全球主流的綠潮監(jiān)測算法,改進(jìn)NDVI算法對綠潮進(jìn)行監(jiān)測提取。

      2 數(shù)據(jù)與方法

      2.1 GOCI數(shù)據(jù)

      GOCI數(shù)據(jù)是搭載在韓國2010年發(fā)射的全球首顆地球同步軌道水色衛(wèi)星。GOCI衛(wèi)星共有8個(gè)波段。GOCI數(shù)據(jù)的空間分辨率可達(dá)500m,為綠潮的監(jiān)測提供較多有用的信息,實(shí)現(xiàn)對黃海、部分東海地區(qū)準(zhǔn)實(shí)時(shí)滸苔動(dòng)態(tài)監(jiān)測。

      2.2 數(shù)據(jù)處理

      對滸苔進(jìn)行監(jiān)測提取,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。基于GOCI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的過程主要包括幾何、大氣校正和綠潮范圍提取等三步。

      2.2.1 幾何校正

      基于GOCI數(shù)據(jù)的幾何校正主要包括利用控制點(diǎn)的方法和GLT等方法,控制點(diǎn)方法首先利用已幾何校正后的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)建立與GOCI數(shù)據(jù)共同的地面控制點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對GOCI數(shù)據(jù)的幾何校正。而GLT方法是利用輸入的幾何文件生成一個(gè)地理位置查找表(geographic lookup table,GLT),該表是一個(gè)二維圖像文件,包含的兩個(gè)波段分別是地理校正影像的行和列。GLT幾何校正方法具有操作過程簡單、運(yùn)算速度快、校正精度高等優(yōu)點(diǎn),特別適合像GOCI這種低分辨率的衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何校正。本文所采用的幾何校正方法便是后者,將校正后的GOCI影像進(jìn)行與谷歌地圖矢量疊加分析,發(fā)現(xiàn)其校正效果良好。

      2.2.2 大氣校正

      本文利用GOCI數(shù)據(jù)處理軟件GDPS對GOCI數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正:首先利用該軟件生成消除瑞麗散射后的二級產(chǎn)品(Rayleigh Corrected Radiance),然后對得到的二級產(chǎn)品采用“暗像元”法消除氣溶膠等大氣影響,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)GOCI數(shù)據(jù)的大氣校正。

      2.2.3 海陸分離

      綠潮分布范圍提取的關(guān)鍵是區(qū)分陸地與海水,海水與綠潮。陸地對提取綠潮信息的干擾較大,在GOCI數(shù)據(jù)預(yù)處理中,需要對海陸范圍進(jìn)行分離。本文海陸分離也是利用GDPS軟件:利用GDPS生成的COCI L2P產(chǎn)品中的Landmask Image對陸地進(jìn)行掩膜,獲取海水范圍。右圖為經(jīng)過預(yù)處理后生成的2014年6月18日8景COCI影像。

      3 結(jié)論與討論

      GOCI數(shù)據(jù)對綠潮的監(jiān)測發(fā)揮著越來越重要的作用,與MODIS數(shù)據(jù)相比存在這波段數(shù)少、分辨率較低、無法全球觀測等劣勢,但是以其高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢能夠保證綠潮從開始、暴發(fā)、消亡等過程進(jìn)行全程監(jiān)測,而且能夠進(jìn)行日變化、時(shí)變化監(jiān)測,對于綠潮的成因、漂浮規(guī)律等具有很高的研究價(jià)值。機(jī)載SAR數(shù)據(jù)費(fèi)用昂貴,但作為GOCI數(shù)據(jù)的一個(gè)有效補(bǔ)充,也發(fā)揮著其不可替代的作用,其高空間分辨率也會(huì)是未來監(jiān)測綠潮的主流。

      致謝

      感謝韓國水色衛(wèi)星中心KOSC提供的GOCI數(shù)據(jù)。

      參考文獻(xiàn):

      [1]林文庭.淺論滸苔的開發(fā)與利用.中國食物與營養(yǎng),2007,(9):23-25.

      [2]Fleurence J,Gutbier G,Mabeau S,Leray C. Fatty acids from 11 marine macroalgae of the French Brittany coast. Journal of Applied Phycology,1994,6(5/6):527-532.

      [3]劉英霞,常顯波,王桂云,趙俊生.滸苔的危害及防治[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,20:9566-9567.

      [4]王超.滸苔(Ulva prolifera) 綠潮危害效應(yīng)與機(jī)制的基礎(chǔ)研究[D].青島:中國科學(xué)院海洋研究所,2010.

      [5]于波,湯國民,劉少青.滸苔綠潮的發(fā)生、危害及防治對策[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,03:102-104.

      [6]Ryu J H,Han H J,Cho S,et al.Overview of geostationary ocean color imager(GOCI) and GOCI data processing system(GDPS)[J].Ocean Science Journal,2012,47(3):223-233.

      基金項(xiàng)目:楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院2019年自然科學(xué)研究基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號:A2019024)

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